[发明专利]星上局部特征实时检测与匹配方法

摘要

本发明公开了一种星上局部特征实时检测与匹配方法：(1)灰度图像输入局部特征检测模块并写入DDR3芯片中；(2)用SURF算法完成局部特征点的检测；(3)从DDR3芯片中读取子图像；(3)用BRIEF算法生成特征点的描述子，以汉明距离完成同名点对的匹配；(5)采用斜率法和相关系数法完成误匹配剔除；(6)以重心法进行亚像素定位。本发明对上述算法进行了基于FPGA硬件结构的优化和在FPGA上实现，在FPGA实现过程中，分别使用了定点数据结构，基于余数法的子图像读取方法，具有较快的处理速度，可应用于实时性要求高的应用场景，解决了现有算法复杂度大、硬件资源消耗大、实时性差的问题。

主权项

1.一种星上局部特征实时检测与匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，DDR3读写控制模块进行写操作：根据灰度图像数据流生成写地址，DDR3读写控制模块根据写地址，将灰度图像数据流从FPGA芯片写入DDR3芯片；步骤2，遥感图像的局部特征检测：利用灰度图像数据流计算灰度图像的积分图像，再计算Hessian矩阵响应值，最后对响应值进行三维非极大值抑制，获得局部特征的行列号，并将局部特征的行列号输入到DDR3读写控制模块中；步骤3，DDR3读写控制模块进行读操作：基于步骤2得到的局部特征的行列号，得到以局部特征为中心的子图像的行列号，再生成子图像的行列号的读地址，DDR3读写控制模块根据读地址从DDR3芯片中读取子图像；步骤4，遥感图像的局部特征匹配：根据步骤3得到的子图像，生成BRIEF描述子，对遥感图像间的BRIEF描述子进行汉明距离匹配，获得像素级同名点对；步骤5，误匹配剔除：根据像素级同名点对连线的斜率和像素级同名点对应的子图像的相关系数，剔除错误的像素级同名点对；步骤6，亚像素定位：计算经过步骤5误匹配剔除后的像素级同名点对的重心位置，获得亚像素级同名点对，为后续基于图像的三维重建提供正确的点对数据。